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GRAPES模式对长江流域天气预报的检验分析 总被引：1，自引：3，他引：1
GRAPES是中国新一代数值天气预报模式。使用GRAPES中尺度模式产品和常规观测资料,分析检验了2005、2006年汛期发生在长江流域的11次主要降水天气过程,得到:GRAPES模式对于长江流域的预报,无论是降水、天气形势还是物理量都有比较强的预报能力;GRAPES模式对级别较大的降水预报容易出现漏报,而不易出现空报,对于10mm以下的雨区预报比较准确,而对于大于50mm的雨区预报,尤其是大于100mm的降水中心存在较大的偏差;对于西太平洋副热带高压的预报比实际情况偏南、偏东;对于水汽通量散度的预报与实际情况比较吻合。 相似文献
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新疆中强天气过程GRAPES区域模式降水预报检验 总被引：1，自引：0，他引：1
利用2009年新疆地面气象观测站的实况降水资料和GRAPES区域模式的降水预报产品,根据降水预报产品在新疆实际天气预报业务工作中的应用制定检验方案,对GRAPES区域模式12 h降水预报产品进行检验。结果表明:GRAPES区域模式的降水落区位置和落区面积预报准确率北疆高于南疆,降水落区位置预报偏南的概率比较高;各时效降水中心强度预报易偏强,随预报时效延长其准确率呈降低趋势。 相似文献
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L波段探空仪观测资料是基础资料之一,无论在天气预报还是在数值天气预报中都起着重要作用,其资料质量直接影响数值模式同化分析及降水预报准确性。通过对我国3种常用的L波段探空仪观测湿度的偏差特性比较,研发适合该仪器的偏差订正方案,并在GRAPES同化系统中加以试验应用。结果表明:L波段探空仪湿度观测资料与ECMWF再分析湿度场比较有偏干现象。多种偏差订正方案订正结果显示:湿度偏差值比订正前减小,特别是在500 hPa以上层次减小明显。在GRAPES分析同化系统中使用Vomel偏差订正方案,分析偏差减小5%;预报模式个例和连续试验中湿度观测订正后预报降水更接近实况,预报降水检验评分显著提高,故该订正方案在实际应用中表现出积极的正效果。 相似文献
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利用GRAPES—meso模式和T213资料,对2007年7月18日发生在我国四川盆地和华东地区一次大暴雨过程进行多组数值试验,以分析侧边界资料、驱动资料的垂直分辨率、模式积分区域、云物理参数及边界参数对GRAPES—nleso模式降水预报影响。试验结果表明：（1）侧边界资料对模式降水预报结果影响较小,驱动GRAPES—meso的全球模式产品质量提高,降水预报结果越好;（2）驱动资料垂直分辨率的高低对降水预报结果影响较大,分辨率越高,预报能力越强,反之越弱;（3）模式积分区域对降水预报结果也有明显影响,区域越大,降水预报未必总是最好;（4）物理过程和边界参数试验表明,WSM6方案与KFeta方案组合的24小时降水预报与实况更接近。 相似文献
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应用国家基本观测站资料、自动站逐时降水资料,基于客观统计检验方法,针对降水(12h、24h累积雨量)、近地面要素(2m温度、10m风)和高空要素(风场、温度场、高度场),分别评估SWCWARMS模式和GRAPES模式对2015年西南地区预报能力,得到如下几点结论:(1)SWCWARMS模式降水ETS评分高于GRAPES模式,除24h小雨外SWCWARMS模式偏差值均高于GRAPES模式,两个模式在不同预报时效内对中雨、大雨、暴雨都表现一定程度的空报;(2)12h降水分段评分上,SWCWARMS模式TS评分均高于GRAPES模式,但SWCWARMS模式预报降水范围过大,随着预报时效增长空报多于GRAPES模式;SWCWARMS模式中雨和大雨空报大于其它量级降水,GRAPES模式对大暴雨漏报较多其它量级降水表现为空报;(3)两模式对高度场和温度场预报优于风场,对对流层中层预报优于中低层,SWCWARMS模式对高度场和温度场预报优于GRAPES模式,夏半年SWCWARMS模式均方根误差小于GRAPES模式;(4)两模式都表现出2m温度均方根误差在秋季增加而春季减小这一特征,SWCWARMS模式近地面要素均方根误差均小于GRAPES模式。 相似文献
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使用2014年5~12月西南四省(区)一市每日08时统计的24h雨量观测资料,对SWCWARMS和GRAPES模式降水进行站点统计检验。主要结论为:针对每日08时起报,SWCWARMS模式除24h中雨和48h大暴雨外SWCWARMS模式ETS评分在其它时次及其它量级降水上均高于GRAPES模式,但SWCWARMS模式空报和系统偏差较多;针对每日20时起报,SWCWARMS模式ETS和TS评分均高于GRAPES模式;除小雨外SWCWARMS模式空报率略高于GRAPES模式。从2014年10次西南涡过程统计检验可见,两模式对强降水过程即主要影响贵州的三次过程评分高于四川和云南的西南涡降水过程,24h降水评分在多个时次多个量级上优于GRAPES模式。SWCWARMS模式在汛期表现优于GRAPES模式,SWCWARMS模式对小雨、中雨和大雨有较强的预报能力,但对强降水预报能力有待改进,对中雨及以上量级降水空报率较高,而对小雨漏报多于GRAPES模式。 相似文献
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地面观测资料在西南地区数值预报中的敏感性试验 总被引：1，自引：0，他引：1
利用3.0版的GRAPES同化系统,针对西南地区2005年7月的夏季降水,开展地面观测资料的同化敏感性试验,对整月天气进行了每日一次的48小时预报,并对该月发生在川渝地区"7.8"大暴雨过程进行对比分析.试验结果表明,在地形复杂的西南地区,利用等压面的GRAPES 3DVAR同化系统同化地面观测资料对降水预报的影响随进入同化系统的地面观测资料疏密程度和同化内容的不同而不同;当模式采用较高分辨率时,同化的地面观测资料越多,对降水预报的改善作用越明显;同化地面观测资料的风速信息可以降低降水预报的空报率,但对漏报率和TS评分改善作用不明显;在几种同化方案中,利用GRAPES 3DVAR同化系统同化地面观测资料的相对湿度和位势高度信息,对降水预报的改善效果最明显. 相似文献
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应用国家基本观测站资料,基于MET系统的客观统计检验方法,针对24h降水分别评估SWCWARMS模式、GRAPES模式和ECMWF模式对2017～2019年5～10月四川地区汛期预报能力,得到如下几点结论:(1)SWCWARMS模式小到大暴雨降水范围大于实况,GRAPES模式小到暴雨降水范围大于实况、大暴雨多漏报,ECMWF模式小雨和中雨降水范围大于实况、大到大暴雨多漏报,三个模式无降水或微量降水均少于实况。(2)ECMWF模式对四川雨季小到大雨预报能力优于SWCWARMS和GRAPES模式,SWCWARMS模式在部分时次上暴雨和大暴雨预报优于ECMWF模式,GRAPES模式TS评分略偏低。(3)GRAPES模式在2018年秋季开始中雨及以上量级降水预报上改善大于SWCWARMS和ECMWF模式,SWCWARMS模式2019年空报较2017年和2018年显著降低;3个模式在小雨和中雨预报上不相上下,GRAPES模式优势在2019年大雨和暴雨预报上,ECMWF模式优势在2017年秋季和2018年初夏大雨预报上,SWCWARMS模式大雨和暴雨预报能力介于二者之间。(4)ECMWF和SWCWARMS模式川东预报优于川西,GRAPES模式川西预报优于川东;三个模式存在不同程度空报,川东地区空报略多于川西,其中ECMWF模式空报最多。 相似文献
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应用国家气象中心模式检验方法,对华中区域中尺度业务数值预报模式WRF和中国气象局下发的GRAPES模式2013年1-12月的预报产品（包括降水、2 m温度场、850 hPa温度场、850 hPa风场和500 hPa位势高度场预报）进行统计检验。检验结果表明：所有要素24 h预报均优于48 h;对于晴雨预报,GRAPES模式TS评分高于WRF,但随着降水量级增大,WRF的TS评分基本都高于GRAPES,同时WRF降水预报范围明显偏大;分析2 m温度场的均方根误差及预报准确率发现,WRF的2 m温度场预报优于GRAPES,且暖季预报优于冷季;形势场要素分析表明,WRF对850 hPa温度场和风场预报具有相当大的优势,全年误差变化较稳定,而对500 hPa位势高度场的预报误差存在一定的季节性特征,即夏半年WRF高度场预报优于冬半年,GRAPES模式则相反。总体上,华中区域中尺度业务数值模式产品对天气预报具有一定的参考价值。 相似文献
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使用GRAPES中尺度模式对中国新疆南部的塔里木盆地2013年1、4、7、10月逐日的天气过程进行数值模拟,并与站点的实况资料对比分析,结果表明,GRAPES模式对沙漠地区的温度、风场、降水都有一定的预报能力,但也存在较明显的预报误差。GRAPES模式可以大致的预报出塔里木盆地地区2 m温度的日变化趋势,但GRAPES模拟的温度极值还存在较明显的误差;GRAPES模式对10m风场的预报,在风速较大的1月、4月和10月预报效果较好,基本可以预测出沙漠地区的风速和风向,但在风速很小的7月,模式的预报效果不理想;GRAPES模式对沙漠地区的降水预报与实况相比还存在明显的偏差,主要表现为降水空报率较高,降水中心也存在一定的偏差;GRAPES模式在沙漠地区对高空温度的预报呈现出低层温度预报误差较大,高空相对较小的特征。 相似文献
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为适应省级中尺度数值预报业务的需要,设计实现了天津市中尺度数值预报业务系统。该系统由高性能计算机系统、中尺度数值预报模式以及业务运行流程组成的,其设计与实现涉及到高性能计算机系统的建设、中尺度数值预报模式的业务数据流转以及系统运行监控流程的设计等多个方面。高性能计算机系统的建设包括系统选型、功能设计和安装调试等部分,中尺度数值预报模式的业务数据流转以及系统运行监控流程的设计是整个系统业务化的关键。天津市中尺度数值预报业务系统通过工程建设和技术开发完成了奥运期间的气象预报服务任务,已投入业务化运行。 相似文献
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T639模式对2008年长江流域重大灾害性降水天气过程预报性能的检验分析 总被引：3，自引：0，他引：3
利用在国家气象中心业务运行的T639模式、常规观测资料以及NCEP分析资料(1°×1°),对2008年汛期(5-9月)发生在长江流域的重要降水天气过程进行了模拟和检验,结果表明:T639模式对一般性降水的雨区范围、位置及移动趋势都做出了较正确的预报,24 h小雨预报TS评分为56;对主要影响系统如高原槽、低空西南急流及西南涡和亚欧中高纬大尺度环流背景均有较准确的刻画;在各种物理量场检验中,反映暴雨动力结构的涡度场、散度场及全风速的模式预报性能稍差,反映水汽条件的比湿及水汽通量散度场预报效果较好。此工作对该模式的应用及进一步改进提供一些有意义的参考依据。 相似文献
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当前,人工智能迎来第3次发展浪潮并在多个领域大数据分析中取得巨大成功,这为人工智能技术与数值天气预报结合提供了契机。已有大量研究尝试将人工智能技术用于数值天气预报的初值生成、预报和产品应用过程中,涉及观测资料预处理、资料同化、模式积分、后处理以及高性能计算,通过误差估计、参数估计和局部代理等手段使预报结果,得到改进且计算速度大幅提升,展示出良好的应用前景,一些神经网络模型也表现出纯数据驱动预报的可能性,在短时强对流天气、降水以及气候预测中已有较为理想的应用实例。然而,人工智能技术在数值天气预报中的应用与发展仍面临一些挑战,主要包括深度学习的弱解释性、不确定性分析以及两者的耦合等,除了应对这些挑战,未来两者的深度结合还需要在理论指导下的人工智能模型设计、高时空分辨率人工智能预报模型设计以及使用更多新型人工智能技术等方面深入探索。 相似文献
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Independent test results of four different weather forecast models [climatological, persistence, analogue, and regional mesoscale weather simulation (MM5) model] have been compared for four past winters (winter 2003–2004 to winter 2006–2007) for qualitative weather (snow day/no snow day) and quantitative categorical snowfall prediction at six different areas in northwest Himalaya (NW-Himalaya) in India. Weather forecast guidance provided by the MM5 model at 10 km resolution was taken for the study. Test results of MM5 and the analogue model were compared for a limited number of days (with irregular gaps) due to lack of availability of MM5 weather forecast guidance for complete winter periods. Forecasts based on the persistence, climatological, and analogue models were compared for day 1 predictions only. Performance of the analogue model for qualitative weather prediction was found to be comparable to that of the MM5 model for day 1 prediction. However, for day 2 and day 3, performance of the MM5 model was found to be marginally better than that of the analogue model. Marginal difference in overall accuracy of the analogue and MM5 models was found for quantitative categorical snowfall prediction for day 3. The quantitative categorical snowfall forecast error of the MM5 model was found to be greater than that for the analogue model for all three days. Comparative study of the performance of the climatological, persistence, and analogue models showed that the analogue model performs better than the persistence and climatological models for day 1 predictions. The results of this study suggest that the analogue model shows some capability for weather prediction and, along with the MM5 model, could be a useful tool for weather forecasters. Comparative study of the performance of the MM5 model at high resolution (about 2–3 km) and the analogue model for complete winter period may provide some interesting and fruitful results. 相似文献
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转折性天气降水预报检验方法及应用 总被引：3，自引：0，他引：3
采用转折性天气降水检验评估方法,从转折天气预报能力的角度评价了模式降水预报能力。对全球中期T213、日本和德国数值预报模式在2006年9月至2008年8月的降水预报检验评估分析表明:转折天气降水预报能力检验是目前降水检验方法的有效补充。3种模式的转折天气降水预报能力随着预报时效的延长,存在逐渐递减的趋势;短期预报能力分析,T213和日本模式春季最好,而德国模式是夏季最好;48h预报分析,T213和日本模式在长江中下游、华北及东北等部分地区、德国模式在四川盆地和华南部分地区预报效果较好。 相似文献
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The correction of model forecast is an important step in evaluating weather forecast results. In recent years, post-processing models based on deep learning have become prominent. In this paper, a deep learning model named ED-ConvLSTM based on encoder-decoder structure and ConvLSTM is developed, which appears to be able to effectively correct numerical weather forecasts. Compared with traditional post-processing methods and convolutional neural networks, ED-ConvLSTM has strong collaborative extraction ability to effectively extract the temporal and spatial features of numerical weather forecasts and fit the complex nonlinear relationship between forecast field and observation field. In this paper, the post-processing method of ED-ConvLSTM for 2 m temperature prediction is tested using The International Grand Global Ensemble dataset and ERA5-Land data from the European Centre for Medium-Range Weather Forecasts (ECMWF). Root mean square error and temperature prediction accuracy are used as evaluation indexes to compare ED-ConvLSTM with the method of model output statistics, convolutional neural network postprocessing methods, and the original prediction by the ECMWF. The results show that the correction effect of ED-ConvLSTM is better than that of the other two postprocessing methods in terms of the two indexes, especially in the long forecast time. 相似文献
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基于最大相关最小冗余度算法和随机森林回归算法,该文提出一种对欧洲中期天气预报中心（ECMWF）集合预报产品进行暴雨预报的释用方法。该方法采用最大相关最小冗余度算法,对ECMWF集合预报的51个成员进行筛选,选取若干个与预报对象相关性最大、相互间冗余度最小的成员作为随机森林回归算法的输入因子。利用ECMWF集合预报降水量平均值对建模样本进行分类,使预报模型的建模样本更具有针对性。通过2012年4月—2015年12月的交叉独立样本试验预报和2016年1—9月的业务预报试验的统计结果表明:该释用方法的暴雨预报TS和ETS评分,均比采用ECMWF集合预报产品51个成员降水量预报进行插值后取平均值的释用方法分别提高了0.07和0.05以上,显示了较好的数值预报产品释用效果。 相似文献
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通过讨论省 (甚至地、市) 气象部门要不要开展数值天气预报工作的问题, 认为不是所有的地方都要开展, 只是那些希望搞科研型业务、迫切要求提高当地高影响天气的预报准确率的地方要开展。对于如何开展的问题, 提出不是去重复类似于主流途径的做法, 而是开辟另类途径, 并阐述了另类途径的内容、方法和意义。强调开展另类途径无需构建模式 (这是非常困难的工作), 只需运转现成的模式, 借助所关心的现象的历史数据来改造现成模式, 使之本地化, 是完全可行的。 相似文献